基于神经网络的相似编程题目推荐

作     者：王小良 郑巍 夏传林 WANG Xiao-liang;ZHENG Wei;XIA Chuan-lin

作者机构：南昌航空大学软件学院江西南昌330063 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2022年第43卷第1期

页      面：260-268页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61867004) 江西省教育厅自然科学基金一般基金项目(GJJ180523) 

主　　题：注意力神经网络 推荐 信息特征 异构数据 语义表示 

摘      要：为在有限的资源下为学生推荐合适的题目,通过对题目的异构数据信息特征(题目-文本、题目-知识点和题目-源代码)的提取,提出基于注意力的神经网络框架(HANN)的推荐题目的设计方案。为在HANN框架上评估文本与源代码、文本与知识点之间的关联,提出两种策略即文本-源代码(TCA)和文本-知识点(TQA);在相似注意的基础上,对每组练习中的相似部分进行测量;开发一个成对训练策略来返回相似的题目集。广泛的实验结果在真实数据下清楚地验证了HANN框架的有效性和解释能力。